陜西省交通基礎設施對經濟增長的空間溢出效應

樊建強，李璐

(長安大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710064)

健全的交通基礎設施將改善區域經濟的發展模式和產業布局，降低區域間貿易成本，提升要素流動效率，推動整個區域的經濟增長。據統計，中國交通運輸基礎設施規模分布比例為東部54%、中部30%、西部16%，整體表現出一種依次遞減的狀態。交通基礎設施目前的分布狀況地域差距明顯，嚴重阻礙了中西部經濟的快速發展。而陜西省地處經濟不發達的西部地區，面對交通運輸發展的新趨勢和新要求，應重塑經濟地理區位，進一步完善交通基礎設施建設，不斷與陜西省經濟社會發展水平相匹配，發揮西部地區領頭羊作用。

相關政策文件的出臺也反映出交通基礎設施對于陜西省經濟發展的重要性。2018年1月，陜西省提出通過“兩步走”逐步實現交通強省；2020年到2035年間，基本建成交通強省，實現交通運輸現代化，并進入全國交通強省的行列；2035年到21世紀中葉的15年，期望全面建成交通強省，實現交通運輸現代化，進入全國交通強省前列。交通強省是交通強國戰略在陜西省的具體實踐，是陜西省現代經濟體系建設的重要先行領域和戰略支撐。

關于研究交通基礎設施對經濟增長影響的方法，大致分為2類，傳統方法是將交通基礎設施視為生產的投入要素從而分析其對經濟產生的直接影響，更進一步的方法是從新經濟地理學的角度加入空間因素，這就啟發了許多研究者從交通運輸基礎設施的溢出效應來入手。近年來不少學者開始用定量的方法來研究交通基礎設施的溢出效應，結果產生3種情況：溢出效應不顯著、顯著為正或顯著為負。如張浩然等運用空間杜賓模型研究交通運輸基礎設施對各項生產要素的直接效應和溢出效應，結果表明這種影響的本地效應顯著而溢出效應不顯著，說明各生產要素的空間依賴性仍處于較低水平[1]。再如周海波等利用空間杜賓模型研究了中國28個省市不同地區內與地區間的交通運輸基礎設施對產業布局以及居民收入的影響，發現交通運輸基礎設施有利于產業在區域內聚集，進而影響到居民的收入，但是其空間溢出效應并不明顯[2]。而部分學者也證實了交通基礎設施確實在經濟影響方面有或正或負的空間溢出。如劉生龍等以中國1990～2010年省級面板數據為基礎，得出通過改善相鄰省份的交通基礎設施建設有利于推動本地經濟增長，且本地區的收益程度遠大于與其相鄰的省份，這表明了交通基礎設施對經濟的本地效應最為顯著[3]。胡艷等將中國的交通基礎設施分地區分類別進而分析其對經濟增長的影響，認為各個地區存在明顯的空間溢出且其影響程度各有差異[4]。趙鵬運用中國2000～2014年交通基礎設施數據通過空間杜賓模型進行實證分析，發現本地可以充分利用外地交通基礎設施顯著的溢出效應實現經濟增長，導致欠發達區域短期內更加落后，出現“極化現象”，加劇區域之間經濟不平衡性[5]。李良等利用四川省面板數據進行研究，結果顯示：四川省交通基礎設施溢出作用不顯著，且大致分為兩個階段：從1998～2007年四川省本地效應為負，2008年之后為正[6]。

綜上所述，目前學術界在交通基礎設施對經濟增長溢出作用結果上并無定論，需要根據區域特征行業特性采用不同的空間計量模型進行現實判斷。同時，現有研究多以全國或者某區域為研究對象，以某省內數據進行研究的較少，而陜西省相關方面的研究幾乎空白。因此，本文選取陜西省作為研究對象，陜西省作為“一帶一路”的起點，無論是對推進交通強省戰略實施，還是引領西部騰飛，其交通建設都起著至關重要的作用。

一、模型設定與數據說明

首先基于空間計量經濟學理論[7]和柯布道格拉斯生產函數，引入溢出效應，構建交通基礎設施產出模型；在此基礎上總結現有可適用的空間面板模型以及需要進行的檢驗，選擇適合本文產出模型的空間面板模型；最后，從直接效應和溢出效應兩個角度重點解析估計結果。

(一)實證模型設定

根據空間效應理論，一個地區有效的交通基礎設施水平等于本地區的交通基礎設施加上其他地區的交通基礎設施，即

lnTit*=lnTit+ρWlnTit*

(1)

式中：Tit*代表本地區的交通基礎設施水平，其中i為地區，t為時期；Tit代表其他地區的交通基礎設施水平，其中i為地區，t為時期；ρ表示其他地區的交通基礎設施對該地區空間溢出效應的衡量指標。W為空間權重矩陣，本文選擇了3類權重矩陣：(1)反映地區相鄰的二進制空間權重矩陣；(2)反映地區間交通關聯緊密程度的地理權重矩陣；(3)反映經濟距離的人均GDP權重矩陣。為了減少或消除區域間不均衡，對這3種矩陣做標準化處理。

對上式進行化簡得

lnTit*=(I-ρW)-1lnTit

(2)

根據柯布道格拉斯生產函數模型，本文設定模型為

lnYit=α0+α1lnKit+α2lnLit+α3lnTit*+εit

(3)

式中：Kit、Lit、Tit*分別代表i地區t時期的資本、勞動力和交通基礎設施水平；α0為常數項，α1、α2、α3分別代表該地區資本、勞動力和交通基礎設施水平對產出的衡量指標；εit為隨機擾動項。

進一步化簡可得

lnYit=β0+ρWlnYit+β1lnKit+β2lnLit+

β3lnTit+εit

(4)

式中：β0=(I-ρW)α0，β1=(I-ρW)α1，β2=(I-ρW)α2，β3=α3。

(二)空間面板模型選擇

不同于傳統計量模型的關鍵在于滯后作用，空間模型的一般形式如下

(5)

式中：t為年份，i、j為各地區，X代表解釋變量，Y代表被解釋變量，α為常數項，W表示空間權重矩陣。當δ=0、ρ=0時為空間誤差模型(SEM)，λ=0、δ=0為空間滯后模型(SAR)，λ=0時為空間杜賓模型(SDM)。

SEM主要側重于研究區域內空間相對位置不同導致各經濟指標間的相互影響存在差異，但其僅限于估算解釋變量的直接作用。SAR則主要側重于研究某個區域的某項特定經濟行為所產生的外溢效應。相較于前2種，空間杜賓模型可以同時比較被解釋變量與解釋變量空間相關性，并且該模型的結果同時包含了解釋變量的總效應、直接效應和間接效應。

(三)直接效應和間接效應

直接效應包括初始效應和反饋效應，初始效應是指某區域被解釋變量的變動是由本區域解釋變量變化引起的部分，反饋效應則指相鄰地區受本區域解釋變量變化影響的部分，又反饋到該地區，導致其被解釋變量變動。間接效應即為溢出效應，測算鄰近地區被解釋變量受本地區解釋變量變化的影響程度?？傂从骋粋€地區解釋變量對被解釋變量的影響程度[8]。

(四)變量選取與數據說明

本文采取陜西省2009～2017 年各市面板數據，根據構建的交通基礎設施生產模型式(4)選取如下變量：

Y是陜西省各地區人均生產總值(以2009年的不變價格表示)。K是資本存量，此處為區分交通資本存量和其他資本存量的影響因素，將交通資本存量從資本存量中剔除，采用資本存量一般計算方法永續盤存法計算，即

Kit=Kit-1(1-δ)+Iit

(6)

式中：i為地區、t為年、δ為折舊率(9.6%)。由于陜西省各市(地級市，西安也作為地級市省看待，下同)2009年的資本存量數據難以收集，本文按照各市固定資產投資占全省固定資產投資的比例作為系數對2009年陜西省的資本存量進行估算。進一步在張軍[9]結果的基礎上根據平減指數(1952年=1)將陜西省2009年的資本存量換算為2009年的不變價格表示的資本存量。I為當年固定資產投資，為了保持和資本存量一致，剔除交通資產投資，以2009年價格為基準，采用統計年鑒中固定資產價格指數(上年=100)進行計算。陜西省各市2009年的交通資本難以收集，同樣按照各市交通投資占全省交通資產投資的比例作為系數進行估算。T是交通基礎設施投入指標，本文選取交通基礎設施投資額表示該變量，L是各地區的就業人數。各項數據均來源于中國統計年鑒、陜西省統計年鑒等，各變量的描述性統計見表1。

二、實證結果與分析

(一)經濟增長的空間自相關檢驗

首先考察空間依賴性是否顯著，即運用空間自相關檢驗描述各地區經濟狀況在地理空間上的自相關性，如果存在，則可使用空間計量的方法[10]。本文采用目前使用率較高的用于度量空間相關性的莫蘭指數(Moran's I)來計算其空間依賴性[11]，指數I可寫為

(7)

表1 各變量的描述性統計

注：以上數據均以2009年價格為基準，下同。資料來源于《陜西省統計年鑒》

一般情況下，Moran' s I值分布范圍為[-1，1]，大于0指地區間存在正空間相關性，小于0指存在負的相關性，越趨近于0相關性越不顯著，等于0說明不存在自相關，即變量的空間分布是隨機的。全局莫蘭指數見表2。

表2 陜西省人均生產總值的相關性檢驗 Moran's I

注：Z0.01=2.326 3；(Z得分表示標準差的倍數、表示1%的置信水平下Z得分為2.326 3)***、**、*依次表示在 1%、5%、10%的置信水平下顯著。

由表2可知，總體來說陜西省各市的人均生產總值是有顯著的全局空間相關性。在前2種矩陣結果中，部分年份的數據通過了顯著性檢驗，但均在10%的置信水平下顯著。而經濟距離權重矩陣下，所有年份的莫蘭指數都為正，且均超過1%的置信水平，進一步通過局域Moran散點圖考查局部地區經濟增長的空間特征。按照各地區經濟發展水平的空間關聯程度把Moran散點圖分成4個象限[12]：第1象限(高-高)代表高經濟發展水平地區的鄰近地區均為高經濟發展水平地區；第3象限(低-低)代表低經濟發展水平地區周圍也均是低經濟發展水平地區，這2個象限表示存在正空間自相關性。第2象限(低-高)代表低經濟發展水平地區被高經濟發展水平地區圍繞；第4象限(高-低)代表高經濟發展水平地區被低經濟發展水平地區圍繞，這2個象限表示存在負空間自相關性。

圖1為2009～2017年主要年份(2009年和2015年)經濟增長的局部莫蘭散點圖，從圖中我們可以看出絕大部分地區處于第1象限和第3象限，經濟發展水平高的地區和低的地區相互毗鄰成塊狀分布[13]，說明陜西省各市經濟增長的空間自相關性顯著，經濟空間集聚明顯。

(二)空間面板模型的檢驗和選擇

關于3種模型的選擇，用拉格朗日乘數(LM)檢驗及其穩健形式(Robust LM)匹配模型類型，若空間誤差模型和空間滯后模型均通過檢驗即可用空間杜賓模型，Hausman檢驗確定是隨機效應還是固定效應，LR檢驗判定是個體、時間或是混合固定[14]，本文基于3個權重矩陣下使用SAR、SEM、SDM這3個模型來檢驗[15]，具體檢驗結果見表3和表4。分析檢驗結果，本文最終選擇的最佳方案為：W1矩陣下采取混合固定效應的空間滯后模型；W3矩陣下采取穩健的混合固定效應的空間杜賓模型。

表3 3種矩陣的LM檢驗

表4 Hausman檢驗、LR檢驗

(三)交通基礎設施對經濟增長溢出效應的空間面板模型估計

運用Stata 12.0對最終選取的最優模型進行估計，得到陜西省交通基礎設施對經濟增長的溢出效應具體情況，結果見表5。

表5 直接效應、間接效應和總效應的實證結果

注：括號內為 z 統計量，rho 是被解釋變量的空間相關系數。

由表5可知，從解釋變量回歸系數顯著性以及被解釋變量的空間相關系數顯著性來看，這兩個模型的擬合效果都比較好，但估計結果有明顯差異，說明構建的矩陣不同會對結果造成較大影響[16]。

二進制權重矩陣的 SAR模型結果表明資本對經濟增長產生的效應為正向，通過1%的顯著性水平，資本存量對陜西省經濟的貢獻約為0.220；而交通基礎設施和勞動對經濟增長的貢獻是負的，依次為-0.061和-1.380，并分別通過5%和1%的顯著性水平。再將總效應進一步分解為直接效應和間接效應來看[17]，交通基礎設施、勞動對經濟增長的本地效應為負，溢出效應同樣為負；資本存量對經濟增長的本地效應、溢出效應均為負。

經濟距離權重矩陣的SDM模型結果顯示交通基礎設施與二進制權重矩陣的SAR模型結果一致為負，約為-1.201，而資本存量和勞動與SAR模型結果相反，勞動對經濟增長產生正向促進作用，系數約為4.618；資本存量對經濟增長的貢獻為負，但并不顯著。再看分解效應[18]，交通基礎設施對經濟增長的本地效應、溢出效應均為負；資本存量對經濟增長的本地效應為正，溢出效應為負；勞動對經濟增長的本地效應、溢出效應均為正。

由以上結果可知，2009～2017年間交通基礎設施對陜西省經濟增長總體上呈現明顯的空間溢出，對本地區經濟增長的直接效應和對周邊鄰近地區的溢出效應均為負。本文重點分析經濟距離權重矩陣下SDM模型，交通基礎設施對經濟的本地效應不顯著而溢出效應顯著說明本地交通基礎設施的建設和發展對本地經濟發展的影響已逐漸趨于飽和，本地區對周邊地區而言是優勢區域，優勢區域通過便利的網絡交通基礎設施吸收周邊地區的各種生產要素，如商品、人才和技術[19]，阻礙了周圍地區經濟增長，交通基礎設施對區域經濟增長表現為負的溢出作用。此時，區域內交通基礎設施環境越優化，相對具有優勢的地區所產生的吸收能力越強，對周圍地區集聚效果越明顯，溢出作用也越強。也就是說當區域內出現發達的集聚經濟活動時，交通基礎設施會削弱部分區域特別是落后地區經濟增長[20]。陜西省之所以會產生區域內負的溢出效應，可能與陜西省整體經濟落后和各市之間經濟差距大有很大關系。下面將繼續尋找該負空間溢出的原因。

(四)結果和原因分析

結合陜西省各市的地理區位、各市經濟發展水平、各市交通基礎設施發展狀況來具體分析交通基礎設施對陜西省區域內部經濟增長的空間影響，找到各市之間的經濟空間聯系，試圖為陜西省交通基礎設施建設方向提供理論幫助。圖2為使用 Geoda軟件做出的陜西省2017年各市生產總值四分位圖，圖3是陜西省2017年各市交通基礎設施投資額四分位圖，各市序號與局部莫蘭散點圖保持一致，便于分析。

觀察圖2，陜西省各市生產總值以西安為中心向外圍輻射，南北差距大，尤其是渭南和商洛，雖然與西安相連，但經濟水平遠不如與西安相隔的陜北地區。西安、寶雞、咸陽形成一個經濟高地，榆林和延安形成另一經濟高地。

圖3中，陜西省關中和陜南地區各市(除了渭南)交通基礎設施投資水平與經濟水平大體一致，可以看出咸陽和寶雞與西安形成高-高經濟集聚區，說明這3個市的交通基礎設施投資對該經濟高地具有正向溢出和正的促進作用[21]。渭南市交通基礎設施投資水平相對較高但經濟水平低，說明渭南地區受西安集聚作用明顯，交通基礎設施投資的空間負溢出顯著。

再看陜北，整個陜北地區交通基礎設施投資水平明顯不足，與經濟水平不對等，說明陜北地區經濟發展與其他地區的空間相關性不足，具有一定的封閉性，可能是因為陜北地區交通基礎設施投入不足導致經濟高地與經濟高地之間沒有形成很好的互聯互通作用。

表6為西安與鄰近各市生產總值數值、比值情況。由表6可知西安與鄰近各市經濟差距較大，以2017年為例，西安的生產總值最高，相當于銅川的21.447倍，即使與同為經濟高地的咸陽和寶雞相比，西安的經濟實力仍是其3倍還多。進一步說明了陜西省整體經濟發展不均衡，即西安經濟的發展有很強的集聚性。西安是陜西省經濟發展的龍頭，便利的交通和完善的基礎設施使得大量的資金、技術和人才等資源流入西安[22]，造成其他地區發展潛力不足。

三、結論與政策建議

本文利用陜西省2009～2017年各市的數據，對陜西省交通基礎設施的經濟溢出效應作了實證估計和結果分析，得到如下結論。

表6 西安與其鄰近地區的生產總值 億元

注：括號里的數字為當年西安生產總值是該地區生產總值的倍數。資料來源于《陜西省統計年鑒》。

第一，根據關鍵年份的局部莫蘭散點圖可知，陜西省經濟發展水平高的地區和經濟發展水平低的地區相互毗鄰成塊狀分布，說明陜西省各市經濟增長的空間自相關性顯著，經濟空間集聚明顯，即可以使用空間計量模型進行研究。

第二，相較于一般的二進制權重矩陣和地理權重矩陣而言，將經濟權重和地理距離權重相結合構建的經濟距離權重矩陣更適合用來分析對陜西省經濟增長的影響，模型的擬合效果更優，說明構建的矩陣不同會對結果造成較大影響。

第三，從整體來看，陜西省交通基礎設施對經濟增長的本地效應(不顯著)和溢出效應(顯著)均為負，說明近十年交通基礎設施的投入并沒有加快促進陜西省整體經濟實力的進步，反而會拉大一些落后城市的經濟差距，值得引起注意。

第四，從局部來看，雖然陜西省整體空間溢出效應為負，但依然存在正溢出的局部地區。即陜西省形成2個經濟高地，一個是以西安為首的西安、咸陽、寶雞經濟聚集區，另一個是榆林和延安聯合的陜北經濟聚集區。交通基礎設施建設一定程度上促進了這2個區域內部的資源流動，加快了經濟增長的步伐。

第五，觀察陜西省生產總值和交通基礎設施投資四分位圖，陜西省關中和陜南地區(除了渭南)交通基礎設施投資水平與經濟水平大體一致，這就解釋了交通基礎設施對關中經濟聚集區具有正向溢出和正向促進作用。而與此不同，渭南市交通基礎設施投資水平和經濟水平反向明顯，說明渭南地區受西安集聚作用明顯，交通基礎設施投資的空間負溢出顯著。

第六，陜北地區交通基礎設施投資水平仍然不足，與經濟水平不對等，具有一定的封閉性，導致兩個經濟高地之間空間效應不顯著，沒有形成很好的互聯互通作用，不能優勢互補，強強聯合。

第七，陜南地區與關中地區經濟發展差距大，西安一家獨大，擁有陜西省最好的資本和最多的發展機會，在交通設施完善后，更多的資源流向西安，導致其他各市尤其是陜南地區經濟發展遠遠不足，雖然交通基礎設施對該地區的經濟增長有顯著的空間溢出，但是負的溢出效應。

以上結論從外部性角度說明了目前陜西省交通基礎設施的建設和投資在地域上存在的問題，針對這些問題試圖找出解決思路：首先，適度擴大陜西省交通基礎設施投資毋庸置疑，但是在地域分配的量和質上應充分考慮交通基礎設施的溢出效應，避免資源過度集中在西安，重點扶持相對落后但又有發展前景的城市，如漢中、商洛等陜南地區。其次，進一步完善兩個經濟聚集區的交通基礎設施建設，利用好這兩個經濟高地空間正溢出對經濟增長的正向促進作用，尤其是陜北地區交通基礎設施相對不足，加大交通投入更有利于地區內外經濟交流，改善經濟環境。重點加強兩個經濟集聚區之間的交通建設，即加大延安和銅川的交通基礎設施投資，打通一條經濟要道，便于兩個經濟高地之間相互聯通，擴大交通溢出對經濟的促進作用。最后，地區政策制定者應重點關注那些缺乏發展潛力的地區，在合理規劃交通基礎設施建設和投資的同時充分考慮經濟利益的最大化，重點開發當地特色產業，促進多產業協調發展，如陜南地區可以充分利用當地自然資源發展旅游產業。同時，給予貧困地區經濟援助和政策支持，加快改善當地經濟環境的速度，為各種生產要素流動提供空間和機會，縮小發展差距和助力精準扶貧。陜西省經濟發展正處于重要戰略機遇期，交通基礎設施建設是重中之重，在兩個經濟高地之間打通一條經濟要道，并重點扶持相對落后又有發展前景的城市可促使陜西省經濟發展由總體集聚向總體擴散轉變。

四、結語

本文的研究問題是，對陜西省交通基礎設施的溢出效應進行深入全面的分析，找到各市之間的經濟空間聯系，挖掘影響陜西省經濟增長的潛在原因，試圖為陜西省交通基礎設施建設方向提供理論幫助。同時，這也是本文的創新點所在：(1)現有研究多以全國或者某區域為研究對象，以某省內數據進行研究的較少，該文能補充交通基礎設施溢出效應在省級層面上研究的不足。(2)以往的研究大多注重結果，而本文結合陜西省各市的地理區位、經濟發展水平、交通基礎設施發展狀況來挖掘更深層次的內在因素，找到各市之間的經濟空間聯系，使研究更具現實意義。然而，在進行實證分析的過程中仍存在由于數據的可得性及變量計算方法的選取而導致結果可能產生一定程度的偏差。在下一步的研究中可考慮將鐵路、公路、內河航運和民航等不同的交通運輸工具區分開來，對不同交通方式下的交通基礎設施建設對經濟發展的作用進行不同方面的探討。